flash-attn2

### FlashAttention-2 技术概述

FlashAttention-2 是一种优化后的注意力机制实现方法，旨在进一步提升原始 FlashAttention 的性能和效率。通过改进内存访问模式以及利用现代硬件特性，该版本能够在保持精度的同时显著减少计算时间和资源消耗[^1]。

#### 主要特点
- **高效缓存利用率**：通过对输入序列进行重新排列，使得数据能够更有效地加载到高速缓存中。
- **并行化处理能力增强**：支持更大规模矩阵乘法操作的批量化执行，从而充分利用 GPU 等加速器的优势。
- **更低延迟响应时间**：针对短文本场景做了特别优化，在不牺牲质量的前提下实现了更快的速度表现。

#### 实现细节
为了达到上述目标，开发者们采取了一系列措施来调整原有架构：

##### 数据预处理阶段
在进入核心运算之前，先对输入张量做适当变换以适应后续流程的需求。具体来说就是按照特定规则打乱词向量顺序，以便更好地匹配底层存储结构的要求。

import torch

def preprocess_inputs(input_tensor, block_size=128):
    """
    对输入张量按指定大小分块重排
    
    参数:
        input_tensor (torch.Tensor): 原始输入张量
        block_size (int): 单个block长度，默认为128
        
    返回:
        processed_tensor (torch.Tensor): 处理后的张量
    """
    batch_dim, seq_len, hidden_dim = input_tensor.shape
    num_blocks = (seq_len + block_size - 1) // block_size
    padded_length = num_blocks * block_size
    padding = torch.zeros((batch_dim, padded_length-seq_len, hidden_dim), device=input_tensor.device)
    
    expanded_input = torch.cat([input_tensor, padding], dim=1).view(batch_dim*num_blocks, block_size, hidden_dim)

    return expanded_input.transpose(0, 1).contiguous()

##### 计算过程中的优化策略
采用混合精度浮点数表示形式（FP16），可以有效降低带宽压力；同时引入dropout层防止过拟合现象发生，并且允许部分神经元随机失活，以此提高泛化能力和鲁棒性。

from flash_attn.flash_attention import FlashMHA

class OptimizedTransformerLayer(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, nhead, dropout_rate=0.1):
        super().__init__()
        
        self.self_attn = FlashMHA(embed_dim=embed_dim,
                                 num_heads=nhead,
                                 attention_dropout=dropout_rate,
                                 causal=True)
        
        # ...其他组件初始化...

    def forward(self, src, tgt=None):
        attn_output, _ = self.self_attn(src)
        output = F.dropout(attn_output, p=self.dropout_rate, training=self.training)
        return output